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お知らせ
北海道支社 正式開所のお知らせ ― 札幌のスタートアップ支援施設「HooK」に拠点を設置
株式会社EQUESは、2026年8月17日、北海道支社（北海道札幌市中央区）を正式に開所しましたので、お知らせいたします。 北海道支社は、北海道地域における顧客支援・事業開発・地域連携を推進する拠点です。EQUESが培ってきたAIの技術力と知見を地域の企業や産業につなぎ、北海道でのAI活用を後押ししてまいります。 スタートアップ支援施設「HooK」に拠点を設置 北海道支社は、札幌市中央区のスタートアップ支援施設「HooK（フック）」内に開設しました。HooKは、札幌市がNTT都市開発株式会社と連携協定を締結し、都心部のスタートアップ・エコシステム形成に向けた中核的な拠点の一つとして位置づける、新たなスタートアップ支援施設です。 HooK公式サイト：https://hook-linktower.com/ 北海道支社の概要 名称：株式会社EQUES 北海道支社 開所日：2026年8月17日 所在地：〒060-0001 北海道札幌市中央区北一条西5丁目1-4 アーバンネット札幌リンクタワー サウス HooK 2F 支社長：岸本 悠佑（きしもと ゆうすけ） 北海道支社長 岸本 悠佑 コメント 北海道には、AIの活用によってさらに大きな価値を生み出せる企業や産業が数多くあります。 私自身、北海道でさまざまな企業・行政・大学・コミュニティの皆さまと関わる中で、この地域ならではの可能性を強く感じてきました。 北海道支社では、EQUESが培ってきたAIの技術力と知見を北海道の現場につなぎ、単なるAI導入にとどまらず、地域の皆さまと一緒に新しい事業や価値を生み出していきたいと考えています。 まだ始まったばかりの拠点ですが、北海道にしっかりと根を張り、「北海道でAIのことならEQUES」と思っていただける存在を目指して、一つひとつ実績を積み重ねていきます。 株式会社EQUES北海道支社長 岸本 悠佑 北海道でのAI導入・活用に関するご相談は、下記よりお気軽にお問い合わせください。地域の企業・行政・大学・コミュニティの皆さまとご一緒できる日を、社員一同楽しみにしております。 お問い合わせはこちらから
AI×DX寺子屋 Learning、GCI（東京大学寄附講座）向けコース開始のお知らせ
株式会社EQUESは、eラーニング「AI×DX寺子屋 Learning」に、GCI（東京大学寄附講座）向けコースを追加しましたので、お知らせいたします。 AI活用の最初の一歩は、エンジニアがいないと踏み出せないのか 生成AIを業務に取り入れたい。けれど社内にエンジニアがいない、情報システム部門は手一杯、外部に相談しようにも何を頼めばよいのかが固まらない——AI活用のご相談で最も多くいただくのが、この「最初の一歩」についてのお悩みです。 弊社では、非エンジニアの方がPoC（試験導入）を自分たちで進められるようになるまでの道筋を、今回のコースにまとめました。 このコースでお伝えする内容 PoCを始める前に決める3つのこと（検証したい仮説／成功の判定基準／扱えるデータの範囲） 非エンジニアが自分で作れる範囲と、踏み込まないほうがよい領域 結果をどう判定し、次に何を社内・外部へ引き渡すか 受講方法 本コースは、AI×DX寺子屋にお申し込みいただいた方にご覧いただけます。 お申込みはこちら AI×DX寺子屋 Learningについて 1回約10分の動画と5問の確認テストで、業界に特化したAI活用を学べるeラーニングです。生成AIの基礎、業界別のユースケース（製薬業界のGMP・MR向けを公開済み）、プロンプトテンプレート集をご用意しています。 AI×DX寺子屋 Learningの詳細：https://staging.eques.co.jp/news/aidxterakoyalearning/
北海道・札幌市に新拠点「EQUES札幌オフィス」開設のお知らせ
株式会社EQUESは、このたび北海道札幌市に新拠点「EQUES札幌オフィス」を開設しました。北海道エリアでのAI開発体制を強化し、産学官の連携を通じて地域産業のDX・AI活用を推進してまいります。 拠点開設の目的 北海道では、半導体・データセンター・エネルギーなど先端産業への投資が活発化し、AI活用へのニーズが急速に高まっています。EQUES札幌オフィスは、こうした地域の課題に寄り添い、AIによる解決を全国へと広げる「北海道のAIイノベーションハブ」を目指します。 札幌拠点で取り組むこと 企業向け生成AI・AIエージェント開発 製薬・ヘルスケア業界向けAIソリューション エネルギー・インフラ・原子力分野向けAI開発 自治体・公共機関のDX支援 北海道大学をはじめとした大学・研究機関との共同研究 北海道企業とのPoC（概念実証）支援 AI人材育成・リスキリングプログラムの提供 拠点責任者 EQUES札幌オフィスの責任者は、北海道のAIコミュニティを牽引しており、飛ぶ鳥を落とす勢いで活躍されている岸本 悠佑（きしもと ゆうすけ）が就任します。 岸本は「AI × 教育 × コミュニティ」を軸に、北海道でAI活用の裾野を広げてきた人物です。市民団体「札幌すごいAI会」を立ち上げ、勉強会やイベントを30回以上開催。コミュニティは200名を超える規模に成長し、市民参加型フェス「札幌すごいAIまつり」や北海道初のAI映画祭「札幌すごいAI映画祭」も主催しています。北海道大学・小樽商科大学・阿寒高校などでのAI講義や、累計24万PVを超える技術記事の発信など、教育・発信の両面で北海道のAI活用を後押ししてきました。 北海道大学出身／アクセンチュア出身 北海道最大級のAIコミュニティ「札幌すごいAI会」代表（AIイベント30回以上開催、コミュニティ200名超） 北海道大学・小樽商科大学・阿寒高校などでAI講義・研修を実施 市民参加型フェス「札幌すごいAIまつり」、北海道初のAI映画祭を主催 地域の企業・大学・自治体の皆様とともに、北海道発のAI活用を推進してまいります。北海道でのAI導入やご相談は、ぜひお気軽にお問い合わせください。 お問い合わせはこちらから
アカマイ・テクノロジーズ合同会社とパートナーシップ契約を締結〜最新GPUとAI技術による伴走型技術支援を開始〜
株式会社EQUESは、最新鋭GPUを提供するアカマイ・テクノロジーズ合同会社（本社：東京都中央区、代表：日隈寛和、以下「Akamai」）と、同社の顧客を高度なAI技術で支援するパートナーシップ契約を締結したことをお知らせいたします。 ■ 協業の背景と目的 現在、多くの企業が生成AIやRAG（検索拡張生成）の実用化を模索していますが、高度なAIモデルの社会実装には、機密データを守るセキュアな環境と、パフォーマンスを支える低遅延なインフラが不可欠です。 本連携により、Akamaiが世界最大級のスケールで提供する最新鋭GPU「RTX PRO 6000 Blackwell」と、当社の高度なAI技術を組み合わせることで、社内ドキュメントなどを活用するRAGシステムにおいて、高速かつセキュアなエージェント環境の構築を実現します。 ■ EQUESによる「伴走型技術開発」の提供 EQUESは、Akamai Inference Cloudを利用するお客様や、AIの導入を目指す企業様に対し、要件定義から運用までを一気通貫でサポートする「伴走型技術開発」を提供します。企業ごとの目的に応じたAIモデルの仮説検証（PoC）を強力に支援し、お客様の課題解決に寄り添います。 ■ 代表コメント アカマイ・テクノロジーズ合同会社 職務執行者社長 日隈 寛和 氏 「この度、東京大学松尾研究室発の優れたAI技術と実績を持つEQUES様をパートナーとしてお迎えできることを大変嬉しく思います。現在、多くの企業が生成AIやRAGの実用化を模索していますが、高度なモデルの社会実装には、それを支える安全かつ低遅延なインフラが不可欠です。EQUES様とのパートナーシップによって、お客様は機密データを安全に保ちながら、圧倒的なパフォーマンスでAIエージェントを活用できるようになります。両社の強みを活かし、日本企業のAIトランスフォーメーションを強力に加速させてまいります。」 株式会社EQUES 代表取締役 岸 尚希 「この度、世界的なエッジおよびクラウドプラットフォームを提供するアカマイ・テクノロジーズ様と協業させていただけることを大変嬉しく思います。EQUESは、最先端のディープラーニング技術やLLMを活用したアルゴリズム開発と、その社会実装に強みを持っています。同社の高性能なGPUインフラを最大限に活用した、次世代のAIエージェントプラットフォームの構築を本格化させてまいります。本協業における伴走型技術開発を通して、最先端技術の研究に基づく社会実装をさらに加速させてまいります。」 本件に関する詳細につきましては、以下のボタンからお問い合わせください。 お問い合わせはこちら EQUESは今後も、「最先端の機械学習技術と実務現場を結ぶ架け橋に」というミッションのもと、社会の発展を加速させるAIの社会実装に取り組んでまいります。
日本医療研究開発機構(AMED)向けAI基盤に関する検証業務（トライアルプロジェクト）を受託
この度、株式会社EQUESは、国立研究開発法人日本医療研究開発機構（以下「AMED」）が実施した公募入札「創薬支援を見据えた生成AIシステムの試行的構築及びコンサルティング業務」において、AMED内部利用を想定したAI基盤に関する検証業務（トライアルプロジェクト）を受託し、プロジェクトを開始したことをお知らせいたします。 プロジェクトの背景と目的 本プロジェクトは、AMEDの第3期中長期計画にて掲げる「出口志向の研究開発マネジメント」の業務効率化などの実現に向けた取り組みの一環です。 生成AIを活用し、これまでAMED内に蓄積された創薬ナレッジや事業に関する情報等を有効活用することで、優れた創薬シーズの実用化を加速させ、日本の創薬力向上に資することを目的としています。第一弾として、専門知と公募情報を統合したチャットボットを試行導入し、研究本部長やPM的役割を担う次世代AIを見据え、AMEDのシンクタンク機能強化を支援いたします。 プロジェクトの概要 今回の検証業務（トライアルプロジェクト）では、主に以下の項目を実施いたします。 生成AI技術の適用可能性の整理 内部利用における技術的・運用的課題の抽出 セキュリティ・ガバナンスへの適合性の確認 株式会社EQUESは、「最先端の機械学習技術をあやつり社会の発展を加速させる」というミッションのもと、引き続きお客様の課題に寄り添った伴走型の技術開発や、製薬業界の課題解決に貢献してまいります。 AI導入や実証実験（PoC）の実施などを検討中の場合は、右上のお問い合わせ窓口よりぜひご連絡ください。 ・ PR TIMES プレスリリース詳細： https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000027.000101360.html お問い合わせはこちら
【お知らせ】エネルギーインフラの課題をAIで解決。EQUESが原子力産業向け「エネルギーAI事業」を開始
東京大学松尾研究室発のAIスタートアップである株式会社EQUESは、公式ホームページ内に新たに「エネルギーAI事業」の特設ページを公開いたしました。 本記事では、事業開始のお知らせとともに、日本のエネルギーインフラ・原子力産業が抱える課題と、それらを解決に導くAI技術（フィジカルAI、説明可能AI等）の可能性について解説します。 ▼ 新設した特設ページはこちら https://staging.eques.co.jp/business/energy/ 国内のエネルギーインフラ・原子力産業が抱える課題 私たちの生活と産業を根底から支えるエネルギーインフラ。中でも原子力発電は、日本のエネルギー安全保障と電力の安定供給において重要な役割を担っています。しかし現在、インフラの現場は以下のような深刻な課題に直面しています。 インフラ設備の老朽化と保守業務の増大 少子高齢化に伴う熟練人材（エンジニア・保守作業員）の不足 技術継承の難しさと、厳格な安全基準・規制への対応 高い安全性が求められる原子力インフラにおいて、現場の作業員は日々膨大な点検・保守業務を行っています。これらの課題を克服し、エネルギーインフラの「持続可能な稼働」を実現するためには、最新のテクノロジーを活用したDX（デジタルトランスフォーメーション）と省人化が急務となっています。 EQUESの「原子力・エネルギーAI事業」の特徴 EQUESは、最新の機械学習・生成AI技術を社会実装するプロフェッショナルとして、エネルギーインフラの課題解決に向けたAIソリューションの提供を開始しました。主に以下の技術的アプローチにより、現場の高度運用を支援します。 1. インフラ保守を高度化する「フィジカルAI」 AIをソフトウェア空間にとどめず、物理空間の課題解決に応用する「フィジカルAI（ロボット×AI）」を活用します。人が立ち入りにくい環境や高負荷環境における原子力施設内の巡回点検・保守作業を自動化し、現場の安全性向上と省人化を実現します。 2. 厳格な規制に対応する「Explainable AI（説明可能AI）」 原子力産業をはじめとする重要インフラでは、監査要件や安全基準をクリアするために「なぜその判断に至ったのか」という根拠が求められます。EQUESは、判断プロセスがブラックボックス化しない「Explainable AI（説明可能AI）」を採用し、規制産業に必須となる高い信頼性と透明性を確保します。 3. 設備データ×AIによる予兆検知とリスク低減 現場のセンサーデータ、設備データ、運転ログなどを統合解析し、人間では気づきにくい異常の兆候をAIが早期に検知します。事故の未然防止に加え、設備保全の最適化（予知保全）を図ることで、停止リスクを低減し、インフラの長期的な安定稼働に貢献します。 高い信頼性が求められる現場に伴走するEQUESの強み EQUESは、東大松尾研発のスタートアップとして最先端のAI技術を有するだけでなく、それを実際のビジネス現場で活用可能な形に昇華させる「社会実装」を得意としています。 これまでにも、製薬業界や製造業など、極めて高い安全性と精度（品質）が求められる産業において、顧客課題に寄り添う「伴走型技術開発」を行い、確かな実績を積んでまいりました。この知見をエネルギーインフラ領域に展開することで、現場の運用フローに即した実用的なAIシステムを構築します。 今後の展望について EQUESは今後、原子力発電所に留まらず、各種エネルギープラント、インフラ保守、防衛・安全保障などの幅広い領域においてAI導入を推進してまいります。日本の重要インフラ領域におけるAI活用を通じて、安全性・持続可能性といった社会課題の解決に貢献します。 取り組みの詳細や具体的なソリューションにつきましては、以下の特設ページにてご紹介しております。ぜひご覧ください。 ▼ エネルギーAI事業 特設ページ https://staging.eques.co.jp/business/energy/ インフラ・設備保守のAI活用にご興味をお持ちの企業様は、ぜひお気軽にお問い合わせください。 お問い合わせはこちらから
【フィジカルAI】最先端の機械学習技術を物理世界へ。EQUES、AWS ジャパン支援のもとフィジカルAI領域への挑戦を開始
株式会社EQUESは、「最先端の機械学習技術をあやつり、社会の発展を加速させる」というミッションのもと、新たにフィジカルAIのフロンティアへと踏み出します。この度、その第一歩としてAWS ジャパンによる「フィジカル AI 開発支援プログラム」に採択されました。 プレスリリース詳細はこちら ■ 次世代のロボット基盤モデル構築へ 昨今、生成AIの進化に伴い、デジタル空間のみならず物理世界（フィジカル）で自律的に動作するAIへの注目が急速に高まっています。本プログラムの支援を受け、EQUESは、AWSの強力な計算リソースや技術支援を活用し、Vision-Language-Action（VLA）をはじめとする次世代のロボット基盤モデルおよびAIソリューションの開発を行ってまいります。そしてデータ収集からモデルトレーニング、実環境へのデプロイまでの一連のパイプラインを強固に連携させた、体系的な開発を目指します。 ■ 代表取締役 岸 尚希 / 取締役 CTO 助田 一晟 よりコメント 「この度、AWS ジャパンの『フィジカル AI 開発支援プログラム』に採択いただいたことを大変嬉しく思います。弊社がこれまでこだわってきた『研究と実践をシームレスに繋ぎ、より良い解を社会に実装する』というアプローチは、フィジカルAIという新たなフロンティアにおいても強力な武器になると確信しています。本プログラムによる充実したインフラ・技術支援を最大限に活用し、現実世界の複雑な課題を解決するAI技術の開発に邁進してまいります。」 お問い合わせはこちらから
製薬QAの「書く」時間をゼロへ。AI SaaS「QAI Generator」が逸脱報告や年次照査の自動生成に対応開始
弊社、株式会社EQUES（本社：東京都文京区、代表取締役：岸 尚希）は、医薬品製造の品質保証（QA）業務を効率化するAI SaaS「QAI Generator」において、大幅なアップデートを実施いたしました。 これまで提供していた「変更申請書」の自動生成に加え、新たに「逸脱報告書」「品質情報報告書」「年次照査」の3つの重要文書に対応しました。 QAI Generator 公式HPはこちら ■ アップデートの背景 製薬業界の品質保証領域は、高度な専門性と正確性が求められる一方、深刻な人材不足と文書作成負担が課題となっています。「QAI Generator」は、第一弾の変更申請書生成において業務量を約70%削減するなどの実績を上げてまいりました。 この度のアップデートにより、特に作成頻度が高く、膨大なデータの集約が必要な文書領域までカバーすることで、さらなる業務効率化と技術伝承を支援します。 ■ 新たに対応した文書 1. 逸脱報告書： 製造工程等で発生した手順からの逸脱事項について、AIが指定のフォームに入力された簡易なメモや状況をもとに、発生状況、原因調査、是正措置（CAPA）案などを論理的な文章として整理し、下書きを高速で生成します。 2. 品質情報報告書： 市場や医療現場などから寄せられた品質に関する情報（苦情など）について、調査結果や製品品質への影響評価の文書化をサポートします。専門用語の文脈を正確に捉え、迅速かつ適切な報告書作成を可能にします。 3. 年次照査： 1年間の製造および品質管理の記録を総合的に評価する年次照査において、変更管理、逸脱管理、苦情などの多岐にわたる項目のサマリー作成や、傾向分析の文章化をAIがアシスト。担当者の集計・執筆にかかる膨大な時間を大幅に削減します。 現在、二週間の無料トライアルを実施中です。実際の業務フローでの精度をぜひご体感ください。 詳細は下記プレスリリース、またはサービスサイトをご覧ください。 プレスリリースはこちらから QAI Generator公式サイトはこちらから
【新サービス】実務直結型e-learningプラットフォーム「AI×DX寺子屋 learning」の提供を開始
株式会社EQUESは、生成AIの具体的な業務ユースケースを体系的に学習できるe-learningプラットフォーム「AI×DX寺子屋 learning」の提供を開始しました。第一弾として、製薬業界の品質保証（GMP）およびMR（医薬情報担当者）向けのコンテンツを展開します。 ■ 開発の背景と既存サービスからの展開 製薬業界において生成AIの導入が進む一方で、厳格な規制環境や専門性の高い業務プロセスが障壁となり、「現場での具体的な活用方法が定着しない」という課題が存在しています。 当社はこれまで製薬企業の品質保証業務を支援する「QAI-Generator」を提供してまいりました。その運用を通じて得られた知見に基づき、一般的なAIの基礎知識ではなく、業界のドメイン知識に即した実践的なAI活用スキルを提供するため、本教育プラットフォームの開発に至りました。 ■ AI×DX寺子屋 learningの特徴 1. 業界特化型のコンテンツ リリース時点では製薬業界の品質保証（GMP）関連の教材を公開しています。順次、MR向けコンテンツや他業種向けの講座を拡充する予定です。 2. 10分間のマイクロラーニングと確認テスト 1回約10分の動画コンテンツによる学習と、各動画に付属する5問の確認テストで構成されています。 3. 実務用プロンプトの提供 学習内容を即時に実務で利用できるよう、コピー＆ペーストで実行可能なプロンプトテンプレートを提供しています。 4. 学習進捗の管理機能 受講者のマイページで受講中のコース、修了状況、総学習時間、進捗率を確認可能です。管理者が組織全体の学習進捗を把握する機能も順次実装予定です。 ■ サービス詳細 サービス名：AI×DX寺子屋 learning 利用料金：1アカウントにつき月額 9,900円（税込） 提供コンテンツ：生成AIの基礎、業界向けユースケース（製薬業界のGMPリリース済）、プロンプトテンプレート集 ■ 無料トライアルについて 現在、限定10社を対象に無料トライアルを実施しています。AI導入および社内教育のシステム化を検討中の場合は、右上のお問い合わせ窓口よりぜひご連絡ください。 ・PR TIMES プレスリリース詳細 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000019.000101360.html